Team Building Client Survey Questionnaire from Dribble
Rien de plus simple que de formuler un questionnaire UX en ligne pour sonder le ressenti des utilisateurs d’une application ou d’un site. Les idées de questions ne vous manquent pas et les aides en ligne abondent. Mais, les résultats seront-ils fiables ? Nous vous offrons ici quelques précieux conseils.
En UX, à quoi sert un questionnaire en ligne ?
Le questionnaire en ligne est une méthode quantitative d’évaluation du ressenti de l’expérience utilisateur. Ce type d’enquête permet de mesurer l’expérience utilisateur avant, après, voire pendant l’interaction avec le produit.
Il est notamment utile pour compléter les résultats des tests utilisateurs, évaluer un produit ou un service, confirmer ou infirmer une hypothèse de conception, voire pour mieux comprendre les utilisateurs en collectant des données liées à l’usage du produit.
Questionnaires Attrakdiff, Deep, SUS
En termes d’utilisabilité, seuls les questionnaires Attrakdiff, DEEP (Design-oriented Evaluation of Perceived Usability), SUS (System Usability Scale) permettent d’évaluer la satisfaction de l’utilisateur. Employer toute autre forme de questionnaire donnerait des résultats biaisés. Le test utilisateur reste toutefois la meilleure de toutes les méthodes pour jauger l’utilisabilité d’un produit.
De plus, l’apport de questionnaires standards Attrakdiff, Deep et SUS apportent une valeur scientifique à vos questionnaires à but quantitatif en ligne puisqu’ils génèrent des indicateurs fiables et reconnus par l’ensemble de la communauté.
Les étapes d’une étude UX faire avec un questionnaire en ligne
L’étude menée avec un questionnaire en ligne se déroule en 5 étapes :
- la préparation de l’étude ;
- la mise en forme du questionnaire ;
- le prétest ;
- la programmation de l’étude et sa mise en action ;
- l’analyse des résultats.
Source : Online Survey Tools on Dribbble
1 — Préparation de l’étude
L’objectif de l’étude va déterminer la population cible.
Comme toute méthode quantitative, un nombre suffisamment important de réponses doit être collecté afin que les résultats soient significatifs d’un point de vue statistique. Généralement, pour une étude UX, selon le périmètre d’utilisation de l’application, il faut prévoir entre 100 et 1000 réponses pour obtenir des résultats pertinents.
2 — Construire le questionnaire, la mise en forme des questions
Les questions peuvent prendre différentes formes :
- Des questions fermées ou dichotomiques sont des questions auxquelles on répond par oui ou par non.
- Des questions ouvertes : le participant formule librement sa réponse. Ce sont généralement des questions larges. Toutefois, l’analyse des réponses est alors potentiellement chronophage et complexe. Il est plus difficile d’en tirer des informations statistiquement fiables.
- Des questions semi-ouvertes, appelées aussi questions en éventail, car il y a un éventail de réponses possibles. Le participant aura par exemple le choix entre : pas d’accord, plutôt d’accord, tout à fait d’accord. Le questionnaire propose une graduation de niveaux pour nuancer son opinion. Il est recommandé d’utiliser 3 à 5 niveaux d’évaluation, 4 niveaux étant l’idéal, car un nombre pair oblige le participant à choisir positivement ou négativement.
- Des questions à choix multiples proposent différentes réponses prédéfinies à l’utilisateur. Par exemple : « Comment avez-vous connu notre application métier ? Blog, site web, newsletter », etc.
- La complétion est une technique intéressante pour aider les participants à exprimer leur opinion. L’idée est de leur demander de terminer une phrase. Par exemple : Ce que j’aime le moins dans cette application, c’est …………………….
- Classer par ordre de préférence certaines propositions peut aussi être utilisé. Plusieurs réponses à une question sont présentées et l’utilisateur trie celle(s) qui exprime (nt) le mieux son avis selon ses préférences.
Petite astuce : afin de conserver l’engagement du participant tout au long du questionnaire, des informations contextuelles pourront être ajoutées pour expliquer et guider l’utilisateur dans son parcours du questionnaire. Se sentant plus impliqué, le participant sera plus motivé à répondre.
3 — Le prétest
Prétester le questionnaire auprès d’un panel réduit de la population cible, permet de s’assurer que les questions sont comprises sans ambiguïté. C’est aussi un moyen de détecter les questions qui peuvent paraître intrusives pour l’utilisateur ciblé. Ce dernier risque alors de ne pas être sincère ou pire, d’abandonner le questionnaire avant la fin.
Le prétest permet aussi de calculer le temps nécessaire pour répondre à l’ensemble du questionnaire afin d’ajuster éventuellement sa longueur. Pour éviter de perdre l’utilisateur qui n’aurait pas prévu suffisamment de temps, il convient d’indiquer cette durée estimée au début du questionnaire. Une indication de l’avancement pendant le remplissage rendra également le questionnaire moins fastidieux.
Une fois ces ajustements effectués, le questionnaire peut être diffusé aux participants sélectionnés en prenant en compte le créneau d’envoi le mieux adapté à leurs activités.
4 — la programmation de l’étude et sa mise en action
Il faudra veiller à la disponibilité des participants au moment où le questionnaire leur est soumis, la difficulté de cette étude réside dans l’accueil qui sera fait au questionnaire. Si l’utilisateur est pressé, ou que le questionnaire est trop long, il risque de répondre rapidement, sans prendre le temps de fournir des informations fiables. Ou encore, il peut abandonner le questionnaire en cours de route.
Dans le cas d’un questionnaire qui cherche à déterminer l’utilisabilité d’une nouvelle application ou d’un service. Il faut veiller à envoyer le questionnaire à un moment où tout est stable. Si l’application vient de subir des problèmes et donc de gêner l’utilisateur, il est probable que le taux de retours négatifs bondisse temporairement. Alors que trois semaines plus tard, si tout est réglé et oublié, l’équilibre entre les plus et les moins, sera plus probant.
5 — l’analyse des résultats
Bien entendu, l’analyse des résultats du questionnaire doit être la plus objective possible. En effet, il est fréquent de rechercher dans les résultats une confirmation de ses propres intuitions. Inversement, il est quelquefois difficile de comprendre certains résultats qui semblent aller à l’encontre de ce qu’on attendait. C’est pourquoi, afin d’éviter ce problème, il est toujours préférable d’analyser les résultats du questionnaire en ligne en équipe.
Il est également important de veiller à la représentativité des résultats obtenus. Dans certains cas, aucune tendance commune ne semble ressortir, les réponses sont disséminées ou en trop faible proportion. Il est alors préférable de proposer un questionnaire complémentaire sur ce point, plutôt que de chercher à s’appuyer sur des résultats incomplets.
Finalement, il est toujours particulièrement efficace de croiser les résultats du questionnaire avec d’autres indicateurs, que ce soit les éléments qualitatifs issus des tests utilisateurs ou bien des données quantitatives venant du web analytique, voire du résultat des ventes pour un site de e-commerce par exemple. C’est le recoupement des différentes sources d’information qui va permettre d’établir le diagnostic le plus juste et donc de construire les recommandations les plus efficaces pour améliorer l’expérience utilisateur du produit.
Source : Online Survey Tools from Dribble
Le questionnaire en ligne n’est donc pas exempt de défauts ou d’écueils aptes à corrompre les résultats lors de l’analyse. Voici quelques conseils pour qualifier vos répondants et éviter quelques biais.
Pourquoi utiliser des questions de filtrage dans un questionnaire UX ?
En général, un questionnaire en ligne commence par une première partie comportant des questions d’ordre démographique (âge, métier, expérience, etc.), c’est dans cette première salve de questions qu’il faut glisser les questions de filtrage.
Qu’est-ce qu’une question de filtrage ?
Ce sont des questions qui permettent de qualifier ou d’exclure les utilisateurs interrogés lors de l’enquête. En fonction de leurs réponses sur ces questions, les enquêteurs pourront lors de l’analyse vérifier si l’utilisateur fait partie ou non de la cible.
Par exemple, si vous souhaitez recueillir le ressenti des personnes utilisant une application depuis plus de 6 mois, une des questions de filtrage pourrait être :
Depuis combien de temps utilisez-vous cette application :
- Moins de 3 mois ;
- Plus de 3 mois ;
- Moins de 6 mois ;
- Plus de 6 mois.
Dans le même ordre d’idées pour un filtrage, ces premières questions peuvent servir à organiser des catégories : débutants, débutants +, confirmés…
Source : surveymonkey
Quelles sont les raisons d’utiliser une ou plusieurs questions de filtrage pour un questionnaire en ligne ?
1 – La cible. Les questions de filtrage ou de sélection assurent que les personnes spécifiquement ciblées sont atteintes. Par exemple la question : « quand avez-vous utilisé cette application pour la dernière fois ? » confirme l’engagement de l’utilisateur interrogé.
2 – L’économie. Une question de sélection permet d’éliminer les répondants dont les réponses ont relativement peu de valeur, tout en aidant à recevoir les réponses les plus précises de la cible. Ce qui réduit le coût de l’analyse tout en rendant cette analyse plus efficiente.
3 – Une pré analyse des données. Le filtrage étant déjà fait, vous n’aurez pas à le faire lors du dépouillement des questionnaires. Les réponses les plus intéressantes apparaîtront d’elles-mêmes par défaut.
4 – Éliminer la partialité des répondants. Toutes les personnes qui répondent à un questionnaire en ligne ne sont pas obligatoirement qualifiées pour le faire. Les questions de sélection sont donc un moyen simple de les écarter et donc de bonifier le niveau et la masse des données exploitables.
5 – Les questions de filtrage améliorent l’expérience des utilisateurs répondants. Les questions de filtrage aident les personnes à répondre à des enquêtes qui sont pertinentes et qui valent la peine qu’elles y consacrent du temps. Commencer à répondre à un questionnaire pour découvrir qu’il ne nous correspond absolument pas est une mauvaise expérience.
6 – Les questions de sélection participent à garder une base d’utilisateurs cible à jour. En effet, les statuts personnels et professionnels des utilisateurs changent d’une année sur l’autre. Si vous répétez des études sur une même cible à intervalle régulier, les changements des utilisateurs pouvant affecter les réponses sont un facteur à prendre en compte. Il se peut qu’une partie de votre base d’utilisateur ne corresponde plus aux spécifications de la cible.
Les filtres comportementaux
Les filtres comportementaux limitent l’enquête aux personnes qui se comportent suivant les critères que l’on attribue à la recherche.
Combien de fois utilisez-vous cette application ?
- Tous les jours ?
- Quelques fois par semaine ?
- Une fois par semaine ?
- Moins d’une fois par semaine ?
- Jamais ?
Le filtre comportemental vous permet de classer directement les participants suivant leur assiduité et d’exclure ceux dont l’utilisation est inférieure au seuil que vous avez fixé.
Les filtres sectoriels
Ils servent à séparer en différentes catégories. Par exemple, suivant les applications ou les sites sur lesquels porte un questionnaire en ligne, une partie plus ou moins importante du public cible peut venir d’un secteur professionnel qui fait d’eux des spécialistes. Ils auront tendance à répondre de façon plus technique et moins ressentie. Il est donc important de le savoir pour les classer dans une catégorie à part, à utiliser ou non.
La bonne formulation des questions de filtrage
Il faut prévoir suffisamment de questions de filtrage afin d’améliorer la qualité des réponses. Soyez précis. Si la ou les questions de présélection sont trop générales, elles risquent de ne pas avoir l’effet escompté.
Ne pas utiliser d’options de réponse: « Oui » et « Non » qui amènent les personnes à répondre de manière moins réfléchie et augmente le biais d’acquiescement (tendance à répondre par l’affirmative pour paraître plus agréable).
Évitez les formules suggestives en ajoutant des informations susceptibles d’orienter les réponses, comme « étant donné que cette application a été élue meilleure… »
Utilisez un vocabulaire simple et accessible y compris aux novices. Une terminologie trop spécifique amène les débutants à se sentir inaptes et les personnes confirmées à se surestimer. Ce qui dans les deux cas peut altérer les résultats du filtrage.
Le taux d’incidence du filtrage dans l’analyse des résultats
Le filtrage des participants va donner un taux d’incidence.
Le taux d’incidence est le pourcentage d’utilisateurs qualifiés à la suite du filtrage du questionnaire. Supposons que 100 personnes répondent au questionnaire. 70 d’entre elles passent les questions de sélection, tandis que 30 sont disqualifiées. Cela donne un taux d’incidence de 70 %.
Ce taux d’incidence peut avoir un intérêt primordial lors de la reconduction d’une même enquête. Il peut soit alerter qu’un nombre important d’utilisateurs est sorti de la cible, ou au contraire conforter l’enquêteur sur le fait que le public cible est stable. Le taux d’incidence permet dans les deux cas de mettre à jour la base de données d’enquête.
En conclusion, le questionnaire en ligne est un outil d’étude accessible et relativement simple à mettre en place. En revanche, son utilisation demande certaines précautions pour obtenir des résultats fiables. La réflexion et le bon sens doivent présider à l’analyse des résultats.
Bibliographie
Le questionnaire – 5e éd. Poche – 26 août 2020 – François de Singly
Cet ouvrage répond à deux questions indissociables : à quoi servent les enquêtes par questionnaire ?, et, comment produire de bons chiffres ?
Il permet d’acquérir, grâce à de nombreux exemples, une double compétence, celle du raisonnement explicatif dans les sciences sociales et celle des règles techniques de l’enquête.
Introduction / I. Pourquoi produire des chiffres ?/ II. La conception du questionnaire/ III. La fabrication du questionnaire : les déterminants sociaux/ IV. La fabrication du questionnaire : les règles du questionnement/ V. L’exploitation du questionnaire/ Conclusion / Bibliographie.
Le questionnaire d’enquête – Les clés d’une étude marketing ou d’opinion réussie – Henri Boulan
Quel est le rôle du questionnaire et quelle est sa place dans la démarche d’étude ? Quelles sont les méthodes d’élaboration d’un questionnaire d’enquête ? Quels sont
les types de questions et les règles de formulation qui vous permettront de mieux construire vos questionnements et d’éviter les erreurs dans vos résultats et recommandations ?
Ce livre répond à ces questions et contribue largement à la qualité des résultats d’étude. Il offre un panorama complet des techniques d’élaboration des questionnaires et place le questionnaire au cœur de la démarche d’étude, depuis la définition des objectifs stratégiques jusqu’à l’analyse des résultats.
Notre guide de référence : UX Design et ergonomie des interfaces de Jean-François Nogier — 7e édition, Dunod
Pour garantir le succès d’une application, celle-ci doit non seulement être utile, mais également facile à utiliser. C’est la raison pour laquelle l’UX Design est devenu une étape incontournable dans la conception des produits numériques.
Cet ouvrage de référence s’adresse à tous les professionnels impliqués dans la conception et le développement d’applications. Depuis sa première édition en 2001, il a été lu, relu, exploité et utilisé par de très nombreux chefs de projet, développeurs et concepteurs d’interface. Conçu de manière pragmatique, il présente une méthode claire et efficace pour « penser UX Design » et vous aidez à trouver des solutions pour vos projets.
À travers de nombreux exemples, vous y découvrirez des réponses aux questions que vous vous posez au fur et à mesure de la réalisation de vos applications, depuis le ciblage des utilisateurs, jusqu’aux choix graphiques, en passant par la conception du système de navigation et des éléments d’interaction.
Cette 7e édition apporte une actualisation en profondeur du chapitre sur les méthodes de conception des interfaces (chapitre 7).
Webographie
Sauro, J. Cleaning Data From Surveys & Online Research
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